La ‘startup’ vitoriana crea soluciones tecnológicas para que las empresas optimicen sus canales de comercialización.
Si una empresa conoce al dedillo los procesos clave de su actividad y por qué factores pueden éstos verse afectados tendrá mayor capacidad de reacción cuando se presente algún imprevisto. Esta toma de decisiones es hoy posible en tiempo real, valorando cada cambio en el mercado justo cuando se produce, gracias al uso del ‘big data’, la Inteligencia Artificial, el ‘machine learning’ y demás herramientas de analítica avanzada que firmas como la vitoriana Data Value Management acercan a compañías «de cualquier tamaño y actividad, porque lo realmente importante son las ganas de innovar y sacar provecho a una serie de tecnologías que ya están a nuestro alcance», explica Borja Balparda, doctor en Econometría y fundador junto a la ingeniera Olaia Gómez de esta ‘startup’.
En esta firma, creada en 2019, un equipo de ocho profesionales elabora «soluciones a medida» para convertir en información manejable y, por tanto, realmente útil, los datos de cualquier empresa. «Hemos trabajado con multinacionales como Unilever, pero también con asesorías de apenas dos o tres empleados que querían detectar qué tareas se podían automatizar para liberar de carga de trabajo a su personal», explica. Sin embargo, reconoce Balparda, lo que de verdad les fascina es mostrar a sus clientes el potencial de la analítica predictiva.
Algoritmos predictivos
«Hoy, partiendo de la digitalización de los datos generados por el propio día a día de una compañía, se pueden elaborar algoritmos capaces de estimar qué tipo de campaña de ventas va a reportar mejores resultados o incluso calcular cuántos productos de un determinado tipo tendrá que fabricar en los próximos meses para abastecer la demanda y, llegado el caso, cómo deberá organizarse para cumplir de la manera más eficiente con esos pedidos si alguna circunstancia altera sus procesos productivos habituales», señala.
Evidentemente, ningún algoritmo puede prever una pandemia, una guerra, una catástrofe natural o que un portacontenedores vaya a paralizar el Canal de Suez. Pero si puede hacer un cálculo preciso de cómo afectará esa circunstancia a la actividad de la empresa. «Tener ese conocimiento de manera inmediata permite buscar la solución más adecuada a cada problema. Puede ser que todo se quede en un leve retraso y baste con avisar al cliente, pero también cabe la posibilidad de que se vaya a prolongar y nos acabe forzando a buscar rutas o proveedores alternativos. Así que si ya hemos cuantificado las consecuencias de cada posible incidencia, la empresa sabrá cuándo puede necesitar aprovisionarse de algunos suministros para evitar retrasos o a partir de qué momento, de que umbral concreto, su actividad puede verse comprometida y tendrá que recurrir a ese proveedor de repuesto al que ya ha tenido tiempo de estudiar», subraya.
Recogida de datos
Pero para recurrir a la analítica predictiva es necesario contar antes con una importante cantidad de datos. Y aquí no todas las empresas parten en igualdad de condiciones. «Las hay que llevan toda la vida siendo muy minuciosas en sus registros y a las que en dos meses ya podemos ofrecer algoritmos capaces de generar información nueva a partir de esos datos que han ido registrando. La creación de estos algoritmos es siempre colaborativa entre nosotros y a compañía, por lo que también podremos ir viendo qué otros datos pueden empezar a registrar para mejorar las predicciones. Si en cambio llegamos a una empresa que carece de la masa de datos necesaria para empezar, de entrada lo que hacemos es asesorarles sobre cómo sistematizar su recogida. También hacemos un cálculo del retorno de la inversión que podrán lograr para que estudien si les compensa el proceso», señala Balparda.
Data Value Management, que en 2022 facturó 300.000 euros, prevé de aquí a unos cinco años su entrada en América del sur, «donde hay grandes empresas pero estas herramientas tecnológicas no están muy extendidas», y China, porque «es un mercado muy extenso y puntero». Aunque ahora mismo no busca financiación, Data Value presentará sus proyectos el 17 y 18 de octubre en B-Venture, el evento de ‘startups’ organizado por EL CORREO que, en esta octava edición, cuenta con el patrocinio del Departamento de Desarrollo Económico, Sostenibilidad y Medio Ambiente del Gobierno vasco, la agencia de desarrollo SPRI, la Diputación Foral de Bizkaia y el Ayuntamiento de Bilbao, así como con la colaboración de BStartup de Banco Sabadell, BBVA Spark, BBK, Laboral Kutxa, CaixaBank y la Universidad de Deusto.
Del sector agrario al sanitario a golpe de algoritmo
Las posibilidades de la analítica predictiva son tantas que entre sus clientes Data Value cuenta compresas para las que ha calculado, por ejemplo, cómo optimizar el uso de pesticidas o hasta cuánto se puede estirar el tiempo entre revisiones antes de que la avería de una máquina fuerce el parón del centro de producción. «Si sabemos bajo qué condiciones de humedad y temperatura es más probable que se desarrolle una plaga, podremos fumigar en el momento preciso en que haga falta, lo que reduciría la cantidad de insecticida empleada en un cultivo», explica su cofundador Borja Balparda. Actualmente, la firma también trabaja en la aplicación de estas herramientas al sector sanitario, en el que puede predecir las plazas necesarias en la red de residencias siguiendo la evolución del estado de una persona y estimando hasta cuándo podrá vivir de forma autónoma.